大数据环境下高性能计算模型及关键技术研究.pdf

数据库系统设计Database System Design电子技术与软件工程Electronic Technology&Software Engineering202高性能计算模型是为了应对大数据环境下对于数据处理的需求而提出的一种新型计算机系统架构。通过对数据进行分析、处理和预测，达到提高资源利用率的目的。随着大数据技术的快速发展，高性能计算模型在大数据环境下也得到高水平应用，并取得理想效果。1 大数据应用优势1.1 节省时间根据相关调查显示，企业如果想要通过大数据技术来分析出企业的营销策略，那么首先需要做的就是分析企业在以往的营销活动中的数据。例如，某家企业在过去一年中为自己的产品做了广告，广告投放以后，消费者对该产品的关注度和兴趣度有了很大程度的提升，这就为该企业未来的营销活动提供了很大程度上的数据支持。所以，可以通过大数据技术来分析消费者对产品的关注度和兴趣度，然后再根据消费者对产品关注度和兴趣度的变化来制定下一步的营销策略。这样一来，通过大数据分析就可以确定消费者对于产品关注度和兴趣度最高的时间节点，然后通过制定下一步营销策略来满足消费者需求。1.2 降低成本大数据时代的到来，让我们不得不面对一个问题，那就是成本。企业为了在大数据时代谋求生存和发展，需要花费大量的资金来购买和维护大数据，这些资金会花在大数据采集、存储和计算等方面。从表面上看，企业的支出似乎在增加，但实际上成本的增加是有限的。因为随着大数据时代的到来，企业在收集、存储和分析数据方面花费的成本会大幅度下降。在企业的传统观念中，数据采集和处理是一项非常复杂的工作，需要配备大量专业技术人员和专业设备。然而，随着大数据技术的不断发展，企业只需要使用少量数据工程师就可以完成数据采集和处理工作。1.3 提高工作效率在企业中，大数据的应用可以使企业的工作效率得到一定的提升，通过大数据技术对企业数据进行收集、整理、分析，能够发现一些潜在的问题，这些问题可能会导致企业失去一些客户，也可能会导致企业失去一些发展机遇。大数据技术应用到企业中可以对这些潜在的问题进行提前预测和防范，避免这些问题的出现。通过大数据技术对企业数据进行分析，能够发现潜在的问题，从而制定相应的解决方案来避免这些问题的发生。在大数据时代中，大数据技术在企业中的应用能够帮助企业及时发现和处理潜在问题。通过大数据技术对企业数据进行分析和预测，可以为企业提供参考信息和解决方案，从而使企业更好地应对各种情况，推动企业可持续发展和进步。2 大数据环境下高性能计算模型2.1 高性能计算高性能计算主要是指利用高速、大容量存储系统，将计算机的存储容量和计算能力相结合，以实现并行计算。它主要包括三个方面的内容：（1）并行系统，也就是通过将多个计算机进行连接，从而实现数据的并行处理。（2）数据存储系统，也就是在各个计算机之间进行数据传输，从而实现数据的高速传输。（3）计算方法。利用高性能计算模型的方式来实现大数据分析处理的过程中，一般都是通过对大规模的数据进行并行处理来实现大数据分析处理。并行计算：并行计算是指多个独立的计算机在同一个时间周期内进大数据环境下高性能计算模型及关键技术研究肖佳（贵州轻工职业技术学院 贵州省贵阳市 550025）摘要：本文简单讨论大数据应用优势，深入探讨大数据环境下高性能计算模型及关键技术。大数据环境下，高性能计算模型主要是为了提高大数据分析处理能力，而高性能计算模型主要是通过合理利用分布式存储系统，来实现数据分析处理的高性能计算。关键词：高性能计算模型；分布式存储系统；数据分析处理数据库系统设计Database System Design电子技术与软件工程Electronic Technology&Software Engineering203行数据处理，它在信息处理上具有速度快、效率高的优势。在并行计算模型中，由多个独立计算机构成的一个系统称为“共享存储”，它主要用于将数据保存在多个计算机中，并将处理后的结果发送给其他计算机。在并行计算模型中，一个数据集是由多个独立的处理器来构成的。在数据集中，每个处理器都执行一次操作，因此，处理器的性能与其数据的数量是成正比的。每个处理器所执行的操作也不完全相同，它可以分成若干个步骤进行处理，这也就实现了数据之间的并行处理。因此，在高性能计算模型中，利用并行计算可以对海量数据进行高效处理。数据存储：数据存储系统，这是当前高性能计算模型中最为关键的组成部分。在大数据环境下，海量的数据对于计算机系统来说都是一种挑战，它需要更多的计算资源和存储空间来保证系统的正常运行。当前，最有效的解决方案就是利用分布式存储系统来实现对海量数据的存储。分布式存储系统主要有两种模式：第一种是将数据存放在各个计算机中，然后再通过网络连接起来，第二种则是将数据存放在内存中，然后再通过网络连接起来。利用分布式存储系统进行数据处理的过程中，由于其数据量非常庞大，因此对于计算速度有较高要求，所以在实际应用中一般都会采取集群存储方式，保证其正常运营的同时，推动其可持续发展和进步。图1 为高性能计算模型示意图。2.2 模型框架和实现在传统的大数据环境下，高性能计算模型主要是通过分布式存储系统，来实现数据分析处理的高性能计算，其核心是由一组服务器组成，在该服务器上安装相应的软件程序，然后对数据进行分析处理，最后将结果上传到存储系统中。而在新的大数据环境下，高性能计算模型主要是由一组存储服务器、一个分布式存储系统和一个数据分析处理服务器组成。在该模型中，最核心的部分就是数据分析处理服务器。在数据分析处理服务器中，主要有两个功能：一个是将数据进行存储；另一个是对存储的数据进行处理。在新的大数据环境下，高性能计算模型主要是利用分布式存储系统来实现的，而分布式存储系统主要由三个部分组成：节点、网络和存储。节点：在传统的高性能计算模型中，节点的作用是对数据进行处理和存储，而在大数据环境下，数据分析处理服务器中的节点主要是对数据进行存储。所以，在大数据环境下，节点主要是一个存储服务器。该存储服务器主要由以下几个部分组成：磁盘阵列、内存和 CPU 等。其中，磁盘阵列包括两种类型：一种是主存，另一种是从存。主存用于存放对数据的操作，而从存则是用来存放数据的缓存。而内存的主要作用就是将主存中的数据进行加载，然后再将加载后的数据上传到存储服务器中。最后对数据进行操作，从而完成对数据的存储。CPU 是该存储服务器的核心部分，主要用于处理节点上的各种操作以及文件的读取等工作。网络：在新的大数据环境下，高性能计算模型中，网络主要是由节点和节点之间的通信来实现的。在该模型中，网络主要是由一台服务器和多台服务器组成的。其中，一台服务器为主服务器，图 1：高性能计算模型示意图数据库系统设计Database System Design电子技术与软件工程Electronic Technology&Software Engineering204其他的为从服务器。主服务器负责对数据进行处理，然后将结果上传到存储系统中，而从服务器则负责将结果进行转发，然后将数据上传到存储系统中。在该模型中，每个节点都是由多个节点组成的，而每个节点都有一组完整的网络。在该模型中，一个完整的网络可以被划分为多个部分。在整个模型中，除了主从服务器之外，还包括一台备份服务器。在该模型中，备份服务器是通过内部网络来进行数据备份的。存储：在传统的大数据环境下，分布式存储系统的主要功能是将数据上传到分布式存储系统中，而在新的大数据环境下，分布式存储系统主要有两种功能：一个是对数据进行存储，另一个是对数据进行处理。在该模型中，主要采用了两种存储方式：第一种是以磁盘为主要的存储介质，该存储介质可以实现读写分离，可以支持 PB 级别的存储空间。第二种是以内存为主要的存储介质，该内存可以支持 TB 级别的数据空间。而在该模型中，主要采用了磁盘和内存两种方式对数据进行存储。在传统的大数据环境下，由于采用磁盘作为主要的存储介质，所以其成本比较高；而在新的大数据环境下，由于采用了内存作为主要的存储介质，所以其成本比较低1。2.3 应用效果大数据环境下高性能计算模型在数据分析处理中应用效果良好，并得到了广泛的应用。在日常生活中，人们经常使用手机处理照片，而手机里面存储了很多的照片，这些照片都是以大数据环境下高性能计算模型为基础，并利用云计算技术、分布式存储技术来实现的。除此之外，人们还会将手机里面的照片整理成一个大数据文件，然后将这个文件存放在服务器里面。这样在处理照片时，就会更加方便。同时，在利用云计算技术和分布式存储技术来处理大数据时，也可以充分发挥它们的优势。此外，利用大数据环境下高性能计算模型来处理大数据还可以大大降低成本2。3 大数据环境下高性能计算模型关键技术3.1 架构设计高性能计算模型主要由数据采集与处理、计算分析和执行三个部分组成。数据采集与处理系统负责对采集到的数据进行整合与分析，并将分析结果呈现给用户。而计算分析系统则是基于大数据环境下的高性能计算模型而设计的，对采集到的数据进行处理、计算和存储。执行系统则是对运算结果进行执行，并将其反馈给用户。高性能计算模型中数据采集与处理系统是整个系统的基础，主要完成对数据的收集工作。在数据收集过程中，需要对不同类型的数据进行分类，并将其存储到不同类型的数据库中。在进行数据采集时，需要保证采集到的数据能够满足用户要求，并将采集到的数据及时地传输到处理系统中。而计算分析系统则是根据数据类型和处理要求对采集到的数据进行分类、计算和存储，并将其呈现给用户。其中，执行系统与计算分析系统通过网络连接在一起，并通过网络传输到用户终端中。为了实现对大数据环境下高性能计算模型的设计和应用，需要从以下几个方面进行：（1）将大数据环境下高性能计算模型与传统架构进行比较。在传统架构中，需要在服务器上安装多个应用程序，而在大数据环境下高性能计算模型中只需要一个应用程序即可实现对大数据环境下高性能计算模型的运行。（2）采用并行计算技术来提高性能。并行计算技术是为了提高大数据环境下高性能计算模型的处理效率而提出的一种新技术，其能够将多个 CPU 进行融合起来实现并行计算。在采用并行计算技术之后，可以提高大数据环境下高性能计算模型的性能。（3）采用分布式存储来提高资源利用率。随着计算机技术的不断发展，分布式存储技术在计算机中得到了广泛应用。将分布式存储技术与高性能计算模型相结合起来使用，可以有效地提高大数据环境下高性能计算模型的资源利用率，采用高密度内存来提高性能，保证其正常运行的同时，推动其可持续发展和进步3。3.2 作业调度和通信管理作业调度和通信管理作为大数据环境下高性能计算模型的重要组成部分，对于整个系统的运行具有很大的影响。在实际的工作中，为了能够充分发挥出高性能计算模型的作用，就必须要做好作业调度和通信管理工作。其中，作业调度作为作业管理的重要内容，对于整个系统的运行具有至关重要的作用。同时，由于计算机系统内部资源存在很大的差异性，因此需要采取不同的方式对其进行管理，以保证作业调度和通信管理工作的顺利进行。对于高性能计算模型而言，作业调度和通信管理也是整个系统运行的核心。在传统的高性能计算模型中，需要根据不同类型的任务来设定相应的作业调度和通信数据库系统设计Database System Design电子技术与软件工程Electronic Technology&Software Engineering205管理策略。通常情况下，我们可以将其分为两种类型：第一种是按照优先级进行划分，第二种是按照任务分配原则来进行划分。在这两种划分策略中，第一种方法可以有效地提高系统资源利用率，但是会给用户带来很大的不便。在大数据环境下高性能计算模型中，对于作业调度和通信管理策略而言，最主要也是最核心的内容就是如何实现作业调度和通信管理策略与资源利用之间的平衡。其中，对于作业调度来说，其主要是按照任务优先级进行分配，而对于通信管理来说则是按照任务优先级和资源利用率来进行分配。在实际工作中，对于任务优先级和资源利用率来说，需要根据不同类型任务所需要处理数据量大小来确定相应的任务优先级，对于任务优先级和资源利用率来说则需要根据不同类型任务所占用计算资源情况来确定相应资源利用率。通过这种方式能够有效地实现高性能计算模型中作业调度和通信管理策略与资源利用之间的平衡，保证其正常运营的同时，推动其可持续发展和进步4。3.3 任务管理高性能计算模型中，任务的管理是十分重要的。在进行任务管理时，需要根据任务的具体情况来制定合理的调度策略，以此提高资源利用率。在对任务进行调度时，需要遵循以下原则：（1）优先调度那些能够快速完成任务的资源。（2）根据作业之间的相关关系来分配作业。在进行资源分配时，需要将各个作业之间的关系进行科学规划。在对作业进行分配时，可以将其分为并行作业和串行作业两种类型。而并行作业又可以分为直接并行和间接并行两种类型。（3）根据网络拓扑结构来选择合理的负载均衡策略。在任务分配之前，需要将相关信息及时地反馈给系统管理员，以保证系统管理员能够及时地了解到任务分配情况。例如，在网络拓扑结构为星形和网状两种情况下就可以分别选择不同的资源分配策略。另外，还可以将集群划分为多个小集群来实现负载均衡5。3.4 任务调度算法高性能计算模型的任务调度算法是一种应用十分广泛的算法。在实际应用中，由于任务的调度策略不同，可以分为作业调度、并行计算和集群调度。其中，作业调度是对系统中所有任务进行管理，将所有任务分配到合适的计算节点上进行计算。而并行计算则是指对一个应用程序中的多个任务进行并行计算，并将计算结果汇总到一个统一的节点上。集群调度则是指将多个计算节点组成一个集群，在集群中进行任务调度。在实际应用中，一般采用集群调度算法。高性能计算模型的任务调度算法主要有两种：第一种是基于最小生成树的算法，该算法的基本思想是先对整个系统进行划分，然后再按照一定的规则生成优先级较高的任务，第二种是基于负载平衡的算法，该算法利用计算机中负载均衡器来对整个系统进行调整。在实际应用中，这两种调度算法都能达到良好的效果。但由于其存在一定的缺陷，如系统负载不均衡、资源利用率不高等问题，因此，在实际应用中还需要结合实际情况进行改进6。4 结束语在大数据时代背景下，合理运用高性能计算模型及关键技术有着重要的意义所在，需要结合当前实际情况，了解大数据优势所在，并掌握高性能计算模型概述、高性能计算模型框架和实现、架构设计等一系列要点，保证高性能计算模式能够合理应用，推动其可持续发展和进步。参考文献1 王晓凤.面向飞机设计的企业级高性能计算平台升级建设方法研究 J.电子技术与软件工程,2023(05):68-71.2 朱莹,于泠,陈文通.省级重点实验室高性能计算平台的建设研究 J.电脑知识与技术,2023,19(01):121-123.3 第四届国际高性能大数据暨智能系统会议 J.智能系统学报,2022,17(06):1253.4 詹嘉鑫.大数据环境下高性能计算模型及关键技术研究J.电子技术与软件工程,2022(12):242-245.5 杨贻宏.大数据环境下高性能计算模型及关键技术研究 J.软件,2022,43(04):162-164.6 张宇姣.影响高性能云计算的重要因素与模型检验分析 J.现代信息科技,2021,5(20):30-32+35.作者简介肖佳（1976-），男，贵州省镇宁县人。大学本科学历，副教授。研究方向为软件开发、算法应用、大数据技术。